سپاهان باتری
طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت هوش تجاری و انبار داده برای یکپارچه‌سازی اطلاعات مالی و زنجیره تأمین سپاهان باتری، کاهش وابستگی به گزارش‌گیری دستی و ایجاد یک منبع قابل اعتماد برای تحلیل مدیریتی.
سپاهان باتری
پروژه هوش تجاری سپاهان باتری با تمرکز بر ایجاد یک زیرساخت داده یکپارچه برای تحلیل اطلاعات مالی و زنجیره تأمین اجرا شد. در این پروژه منابع داده موردنیاز شناسایی شدند، اطلاعات در یک جریان کنترل‌شده استخراج، پاک‌سازی و یکپارچه شدند و ساختار انبار داده برای نگهداری و تحلیل اطلاعات شکل گرفت. در ادامه مدل تحلیلی و منطق شاخص‌های مدیریتی بر مبنای این زیرساخت ایجاد شد تا گزارش‌های مدیریتی به‌جای وابستگی به فایل‌ها و پردازش‌های دستی، از یک منبع داده منسجم و قابل اعتماد تغذیه شوند. هدف اصلی پروژه عبور از گزارش‌سازی پراکنده به یک معماری هوش تجاری پایدار، قابل توسعه و تصمیم‌محور بود.
سپاهان باتری
سپاهان باتری یکی از مجموعه‌های صنعتی باسابقه در حوزه تولید باتری است. همکاری در حوزه هوش تجاری با تمرکز بر یکپارچه‌سازی اطلاعات مالی و زنجیره تأمین شکل گرفت. هدف پروژه صرفاً ساخت چند گزارش یا داشبورد نبود؛ بلکه ایجاد یک زیرساخت داده پایدار بود که اطلاعات موردنیاز مدیریت را از منابع مختلف دریافت، کنترل و یکپارچه کند و به یک منبع قابل اعتماد برای تحلیل و تصمیم‌گیری تبدیل شود.
- حوزه پروژه: Business Intelligence
- راهکار اصلی: Data Warehouse
- تمرکز: مالی و زنجیره تأمین
چالش داده و گزارش‌گیری
چالش اصلی تنها تهیه گزارش نبود؛ مسئله، تبدیل داده‌های پراکنده به اطلاعات قابل اعتماد برای تصمیم‌گیری بود. بخشی از اطلاعات از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شد و آماده‌سازی گزارش‌ها به فعالیت‌های دستی وابسته بود. این وضعیت زمان زیادی از تیم‌ها می‌گرفت و دستیابی سریع مدیریت به یک تصویر یکپارچه از عملکرد را دشوار می‌کرد.
- پراکندگی اطلاعات در منابع مختلف
- نبود دید یکپارچه مدیریتی
- گزارش‌گیری دستی و زمان‌بر
- نیاز به کنترل و تطبیق اعداد میان گزارش‌ها
- نبود یک مرجع تحلیلی واحد
- نیاز به تعریف منسجم شاخص‌های مدیریتی
چالش داده و گزارش‌گیری · ادامه 2
- صرف زمان کارشناسان برای آماده‌سازی داده به‌جای تحلیل
راهکار هوش تجاری
راهکار پروژه با نگاه End-to-End طراحی شد. ابتدا نیازهای اطلاعاتی و مدیریتی و منابع داده بررسی شدند. سپس فرایند استخراج، پاک‌سازی، اعتبارسنجی و یکپارچه‌سازی اطلاعات شکل گرفت. داده‌ها در ساختار Data Warehouse سازمان‌دهی شدند و بر مبنای آن مدل تحلیلی، منطق KPIها و بستر گزارش‌گیری مدیریتی ایجاد شد. این معماری باعث شد گزارش‌ها به‌جای وابستگی مستقیم به سیستم‌های عملیاتی و فایل‌های دستی، از یک لایه داده کنترل‌شده و قابل توسعه تغذیه شوند.
- تحلیل نیازهای اطلاعاتی و مدیریتی
- شناسایی منابع داده
- طراحی فرایند ETL
- پاک‌سازی و اعتبارسنجی اطلاعات
- یکپارچه‌سازی داده‌ها
- طراحی و پیاده‌سازی Data Warehouse
راهکار هوش تجاری · ادامه 2
- طراحی مدل تحلیلی
- تعریف KPI و منطق کسب‌وکار
- ایجاد بستر گزارش‌گیری مدیریتی
خروجی و اثر پروژه
ایجاد زیرساخت هوش تجاری باعث شد بخش مهمی از فرایند آماده‌سازی گزارش از یک فعالیت دستی و زمان‌بر به یک جریان ساختاریافته‌تر تبدیل شود. وجود انبار داده و لایه تحلیلی یکپارچه، دسترسی سریع‌تر به اطلاعات، استانداردسازی منطق شاخص‌ها و توسعه تحلیل‌های مدیریتی جدید را امکان‌پذیر کرد.
- کاهش وابستگی به گزارش‌های دستی
- ایجاد یک منبع داده یکپارچه
- دسترسی سریع‌تر به اطلاعات مدیریتی
- استانداردسازی منطق KPIها
- امکان تحلیل روند و مقایسه دوره‌ها
- ایجاد زیرساخت قابل توسعه برای BI
- کاهش زمان گزارش‌گیری: ۷۰٪
- گزارش‌گیری: خودکار
- لایه داده: یکپارچه
نظر مشتری
گزارشی که قبلاً سه روز زمان می‌برد، حالا هر صبح به‌صورت خودکار آماده است.